Поделиться
Как построить BI-систему с нуля, если нет готового решения: опыт аналитика Филиппа Папаянова
Бизнес сейчас массово отказывается от разрозненных таблиц и переходит к полноценным аналитическим системам, которые позволяют одновременно контролировать операционные процессы, строить сложные прогнозы и принимать решения на основе точных данных. Однако готовые платформы подходят далеко не всем: часто специфика бизнеса вынуждает компании создавать аналитические решения с нуля. Создатель BI-системы рассказал о четырех универсальных принципах создания аналитических платформ, которые помогают превратить сложные модели в эффективные инструменты для бизнеса.
IBP-платформы и интеграция с аналитическими инструментами
Исследовательская и консалтинговая компания Gartner прогнозирует, что в ближайшие годы IBP-платформы и интеграция с аналитическими инструментами будут ключевыми драйверами цифровой трансформации, а объединение финансовых и нефинансовых данных в единой платформе станут рыночным стандартом. Как построить собственную архитектуру аналитической системы, если нет типовых инструментов? Как не утонуть в деталях и избежать распространённых ошибок при разработке?
Опытом поделился Филипп Папаянов, эксперт по бизнес-аналитике, победитель премии «Топ-40 digital-экспертов», член ассоциаций AITEX, Grow Cluster и ACM, автор научных публикаций по автоматизации и анализу данных. Он самостоятельно разработал систему, которая автоматизировала управление арендными отношениями, прогнозирует товарооборот крупных торговых центров с точностью до 98–99% и позволяет учитывать десятки факторов одновременно — от сезонности до экономического поведения отдельных арендаторов.
Сегодня его система охватывает операционный учет, финансовое моделирование и бизнес-аналитику и уже прошла независимый аудит, подтвердивший её эффективность и надежность.
Понять бизнес-задачу
Филипп Папаянов подчёркивает, что создание аналитической системы всегда должно начинаться с ясного понимания конкретной бизнес-задачи. Аналитика «на всякий случай» или абстрактный мониторинг неэффективны. Его аналитическая система маркетинга (АСМ) была разработана в ответ на конкретный запрос рынка в период финансового кризиса 2014 года, когда арендаторы массово просили скидки из-за резкого падения рубля.
В этот момент на рынке не существовало подходящего готового решения, которое позволяло бы оперативно оценить, какую скидку можно предоставить каждому арендатору, оправдана ли она, и как именно эта скидка повлияет на долгосрочную финансовую модель торгового центра. Чтобы справиться с волной таких обращений и избежать принятия эмоциональных или неоправданных решений, Филипп Папаянов первоначально разработал простой Excel-калькулятор, позволивший быстро и объективно рассчитывать оптимальный размер скидок для разных арендаторов и анализировать последствия этих решений для компании.
По словам аналитика, успех такого подхода как раз в том, чтобы отталкиваться не от формальных требований, а от реальной необходимости пользователей:
Правильно организовать этапы разработки
Успех BI-системы во многом зависит от правильно выстроенного пайплайна разработки. Как поясняет Филипп Папаянов, стандартный процесс включает в себя определение целей, сбор требований, анализ источников, проектирование архитектуры, работу с данными, включая процессы загрузки, очистки, нормализации, построение моделей, создание дашбордов и визуализаций, дизайн интерфейсов, настройку прав доступа, верификацию данных, оптимизацию производительности, а также подготовку инструкций и обучение пользователей.
«В теории все эти этапы кажутся очевидными, но на практике именно от качества их выполнения зависит, станет ли система рабочим инструментом или пылящимся на полке проектом», — подчеркивает Филипп Папаянов.
Создатель АСМ лично прошел весь путь от идеи до внедрения. В 2015 году он начал разработку системы, выполняя роль аналитика, архитектора и разработчика, он за несколько месяцев выстроил систему, с которой уже в январе 2016 года начали работать первые пользователи — сотрудники ТПС «Недвижимость». Сегодня, спустя почти десятилетие, АСМ охватывает всю коммерческую деятельность компании, а ее развитию помогает отдельная команда специалистов.
Обеспечить качественные данные на входе
Система Папаянова охватывает весь портфель ТРЦ компании «ТПС Недвижимость» по всей России и за прошлый год обработала более 2 тысяч решений по условиям аренды, используя сложные авторские алгоритмы прогнозирования товарооборота. Эффективность разработанных им подходов признана на рынке — в прошлом году «Газпромбанк» привлек его для модернизации процессов крупнейшей сети ТРЦ «Мега». При таких объемах качество исходных данных становится критически важным — ошибки напрямую влияют на стоимость договоров аренды. Решение этой проблемы потребовало принципиального пересмотра архитектуры работы с данными. Папаянов сформулировал четкие принципы выбора источников информации для BI-систем.
Спросить мнение тех, кто будет пользоваться
Успешность внедрения аналитических систем напрямую зависит от того, насколько они учитывают реальные потребности сотрудников компании. При создании АСМ он с самого начала исходил из того, что пользователи должны легко и самостоятельно формировать и выгружать отчёты. Благодаря этому уже в 2024 году система позволила компании сэкономить значительное количество рабочего времени сотрудников: если бы каждый из 2069 коммерческих вопросов решался вручную, то это заняло бы минимум год работы одного квалифицированного специалиста.
Чтобы добиться такого результата, важно заранее понять, как именно работают сотрудники, какие привычные действия им нужно упростить или ускорить, и на основе этого формировать функционал системы. Поэтапное вовлечение будущих пользователей в процесс разработки помогает создать решение, которое действительно будет востребовано.
«На первом этапе я самостоятельно имитировал действия сотрудников, проверял результаты, нагружал систему скриптами. Затем привлек коллег, чтобы получить независимое мнение о функциональности и удобстве использования системы», — вспоминает эксперт.
Принципы разработки, выведенные Папаяновым из практики создания АСМ, универсальны для любых BI-проектов. Как член ассоциации AITEX, где он также выступает в роли судьи на проходящем сейчас хакатоне, он акцентирует внимание на четырех базовых правилах: глубокое понимание проблемы, системный подход к разработке, качественные данные и ориентация на пользователя. Независимо от отрасли, масштаба задач или бюджета проекта, следование этим принципам гарантирует создание работающего решения, а не очередного «красивого, но бесполезного» дашборда.
Короткая ссылка
